По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Системные администраторы и девопсы теперь могут использовать сетевые ресурсы, хранилища, виртуальные машины, ERP, системные программные обеспечения и приложения большинства публичных или частных облачных платформ или гибридных сред.
Переход организаций к облачной среде может быть мотивирован высокой доступностью, выгодной ценой и возможностью оптимизации в реальном времени, которая возможна только в облачной среде.
Но, наряду с многочисленными преимуществами, возникает необходимость мониторинга инфраструктуры и приложений, работающих в облаке.
Эта статья прольет свет на мониторинг облачных платформ и предоставит вам информацию об инструментах, которые облегчат вам, как Cloud разработчику, мониторинг инфраструктуры и приложений.
Мониторинг инфраструктуры и приложений
Мониторинг инфраструктуры и приложений - это просто стратегия управления. Стратегия управления включает любой рабочий процесс, который оценивает вычислительные ресурсы и приложения, чтобы получить представление о производительности, работоспособности и доступности служб, работающих в любой инфраструктуре.
Таким образом, мониторинг облачных сред включает наблюдение за показателями производительности веб-серверов, приложений, серверов хранения, виртуальных облачных сетей, виртуальных машин и любых других служб, работающих в облачной среде.
Рассмотрим некоторые преимущества мониторинга в облаке.
Учет потребления облачных ресурсов
Мониторинг как услуга в облаке помогает организациям увидеть текущие ресурсы и связанные с ними затраты с помощью тэгов. Затем администраторы могут использовать данные о ресурсах для определения приоритетов и масштабирования ресурсов на основе затрат и спроса.
Оптимизация производительности
На основе результатов системных оповещений, событий и триггеров, настроенных для отслеживания ресурсов инфраструктуры, девопсы могут выполнять настройку ресурсов, например, балансировку нагрузки, для оптимальной работы инфраструктуры.
Гарантированная безопасность системы
Мониторинг пользователей в реальном времени, мониторинг входящего и исходящего трафика и частые тесты, выполняемые на конечных точках API, служат моделями безопасности для облачной инфраструктуры/приложений. Видимость означает, что любая аномалия в системе может быть легко выявлена до эскалации.
Популярные средства мониторинга для разработчиков облачных сред
Ниже приведены некоторые из наиболее используемых инструментов мониторинга облачных вычислений, доступных для сисадминов и девопсов.
1. CloudWatch
CloudWatch, созданный Amazon, представляет собой средство наблюдения и мониторинга, предоставляющее данные/информацию о производительности системы, работе приложений и состоянии облачной инфраструктуры.
Amazon CloudWatch - это инструмент для групп DevOps, инженеров по надежности сайтов и разработчиков облачных решений. Разработчики могут начать работу с CloudWatch бесплатно с помощью бесплатного тарифа.
Приложения и инфраструктурные ресурсы, работающие в Amazon Cloud, генерируют рабочие данные в виде журналов, метрик и событий. Поэтому разработчики могут использовать CloudWatch для сбора и мониторинга метрик и данных журналов для измерения производительности приложений и обнаружения любых изменений инфраструктуры.
CloudWatch обеспечивает отличный контроль над облачной инфраструктурой за счет упреждающего поиска и устранения неисправностей, оптимизации ресурсов, анализа журналов и сокращения среднего времени разрешения проблем. (MTTR)
CloudWatch позволяет отслеживать контейнеры, экземпляры ECS, Amazon EKS и все экземпляры приложений, работающие в облачных средах.
2. Dynatrace
Dynatrace - интеллектуальная платформа, обеспечивающая выполнение требований консолидации мониторинга. Инструмент основан на искусственном интеллекте и обеспечивает автоматизированное и интеллектуальное наблюдение за всей облачной инфраструктурой и приложениями.
Dynatrace - инструмент мониторинга на основе агентов. OneAgent, устанавливаемый и интеллектуальный агент, который автоматизирует общесистемный мониторинг. OneAgent собирает метрики на всех уровнях стека приложений.
Для мониторинга инфраструктуры OneAgent может собирать метрики из безсеверных инфраструктур, контейнеров, модулей, виртуальных компьютеров и даже облачных баз данных и многого другого.
Dynatrace использует PurePath для визуализации мобильных и веб приложений на уровне кода. В результате разработчики получают представление о доступности и производительности внешних и внутренних транзакций, выполняемых в любой облачной среде.
Кроме того, инструмент не только обеспечивает трассировку, метрики и данные журнала только для локальных сред. Она позволяет интегрировать несколько облачных технологий и расширить сторонние инструменты для обеспечения бесконтактного мониторинга приложений, работающих в облачных средах. Кроме того, разработчики могут использовать API Dynatrace для внедрения собранных метрик в средства отчетности и анализа сторонних производителей для более интуитивных системных отчетов.
Для начала работы с Dynatrace, можно подписаться на бесплатную пробную версию и развернуть инструмент в своей среде для мониторинга всего стека.
3. DataDog
Подключение Datadog к классической или облачной инфраструктуре обеспечивает детальную видимость производительности инфраструктуры и приложений.
Все это можно просмотреть исчерпывающим образом: от хостов в сети до экземпляров контейнеров и даже активных процессов, выполняемых на любой инфраструктуре. Этот инструмент мониторинга имеет встроенные функции, как агент Datadog, монитор производительности приложений Datadog, диспетчер журналов Datadog и профилировщик Continuous. Встроенные инструменты отвечают за сбор метрик системы и обнаружение любых изменений в системе.
Затем разработчики могут просмотреть и анализировать собранные показатели производительности с помощью гибких панелей мониторинга. Созданные панели мониторинга представляют тенденции в метриках.
Например, можно просмотреть частоту ошибок облачных приложений, задержки в сетевых конечных точках, а также обслуживаемые или неуспешные запросы HTTPS. Следовательно, администраторы и разработчики облачных служб могут создавать сводки показателей на панели мониторинга для любого периода.
Datadog обеспечивает интеграцию на основе агентов, аутентификации и библиотек для обеспечения унифицированного системного мониторинга в случаях распространения систем и приложений.
Самой крутой особенностью Datadog является удобство, которое он дает разработчикам для выполнения синтетического мониторинга производительности приложений с помощью синтетических тестов. Синтетические тесты - это моделируемые запросы, имитирующие работу клиента с веб-службой и API для обеспечения сквозной видимости приложений.
4. Prometheus
Prometheus - отличный инструмент мониторинга и оповещения с открытым исходным кодом для облачных, гибридных и готовых систем. Этот инструмент агрегирует системные метрики как данные временных рядов, многомерную модель данных, которая идентифицируется парами «имя метрики» и «ключ-значение».
Например, HTTP запрос как имя метрики (ключ) и соответствующее общее количество этих запросов как значение.
Prometheus работает с автономным единственным сервером Prometheus, который удаляет метрики из нескольких источников данных и сохраняет их как данные временных рядов.
Кроме того, средство имеет такие платформы визуализации, как Grafana, Consoles и Expression.
Для системных оповещений Prometheus использует диспетчер оповещений для гибкой отправки уведомлений и управления ими с помощью сообщений электронной почты, систем по вызову и платформ чатов, таких как Slack, где разработчики могут своевременно реагировать на возникающие системные проблемы.
5. MetricFire
MetricFire - это набор инструментов с открытым исходным кодом, которые помогают системным администраторам собирать, хранить и визуализировать метрики облачной инфраструктуры. Метрики играют важную роль в определении нагрузки, надежности системы и необходимости оптимизации ресурсов. Инструмент мониторинга содержит три инструмента с открытым исходным кодом - Graphite, Prometheus и Grafana - все они работают совместно, чтобы облегчить мониторинг.
Graphite, например, обрабатывает сбор метрик с помощью агента Hosted Graphite, который включает службы сбора, такие как diamond. Diamond, демон python, собирает метрики ЦП, показатели использования дисков, сетевых операций ввода-вывода, метрики веб-приложений и многое другое.
Затем разработчики могут просматривать метрики в расширенных по функциям панелях мониторинга Grafana или Graphite. С помощью панелей мониторинга разработчики могут наблюдать метрики из нескольких источников, таких как Graphite, Prometheus и другого программное обеспечение для мониторинга облачных инфраструктур.
Панели мониторинга Grafana отличаются высокой настраиваемостью и могут быть преобразованы в соответствии с большинством требований к визуализации. Разработчики также могут создавать сложные графики и диаграммы с несколькими метриками и трассировками для предоставления окончательных отчетов о работе систем.
Благодаря размещенным инструментам разработчики могут сразу понять системные данные без необходимости установки нескольких сторонних инструментов.
Заключение
Итак, мы рассмотрели, что такое мониторинг облачной инфраструктуры и приложений, изучили некоторые преимущества мониторинга.
Приведенные в данной статье инструменты благодаря своей гибкости и функционалу, облегчат мониторинг всей инфраструктуры. Можно развернуть и попробовать бесплатные пробные версии и выбрать подходящий под конкретные нужды.
В этой статье мы рассмотрим процесс установки и настройки режима Docker Swarm на сервере Ubuntu 16.04.
Docker Swarm является стандартным инструментом кластеризации для Docker, преобразующий набор хостов Docker в один последовательный кластер, называемый Swarm. Docker Swarm обеспечивает доступность и высокую производительность работы, равномерно распределяя ее по хостингам Docker внутри кластера.
Установка Docker Swarm:
Перед началом обновите Ваш системный репозиторий до последней версии с помощью следующей команды:
sudo apt-get update -y && sudo apt-get upgrade -y
После обновления следует выполнить перезагрузку системы. Необходимо еще установить среду Docker. По умолчанию Docker не доступен в репозитории Ubuntu 16.04, поэтому сначала необходимо создать хранилище Docker и начать установку с помощью следующей команды:
sudo apt-get install apt-transport-https software-properties-common ca-certificates -y:
Добавляем GPG ключ для Docker:
wget https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg && sudo apt-key add gpg
Добавляем репозиторий Docker и обновляем с помощью команды:
sudo echo "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu xenial stable" >> /etc/apt/sources.list sudo apt-get update -y
Установка среды Docker с помощью следующей команды:
sudo apt-get install docker-ce -y
После установки запустите службу Docker во время загрузки с помощью следующей команды:
sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker
Для запуска Docker необходимы root права, а для других юзеров доступ получается только с помощью sudo. При необходимости запустить docker без использования sudo, есть возможность создать Unix и включить в него необходимых пользователей за счет выполнения следующих строк кода:
sudo groupadd docker && sudo usermod -aG docker dockeruser
Затем выйдя из системы, делаем вход через dockeruser.
sudo ufw allow 2376/tcp && sudo ufw allow 7946/udp && sudo ufw allow 7946/tcp && sudo ufw allow 80/tcp && sudo ufw allow 2377/tcp && sudo ufw allow 4789/udp
Затем перезагрузите брандмауэр, включив его при загрузке
sudo ufw reload && sudo ufw enable
Выполните перезагрузку “Докера”:
sudo systemctl restart docker
Создавая Docker Swarm кластер, необходимо определиться с IP-адресом, за счет которого ваш узел будет действовать в качестве диспетчера:
docker swarm init --advertise-addr 192.168.0.103
Вы должны увидеть следующий вывод:
Swarm initialized: current node (iwjtf6u951g7rpx6ugkty3ksa) is now a manager.
To add a worker to this swarm, run the following command:
docker swarm join --token SWMTKN-1-5p5f6p6tv1cmjzq9ntx3zmck9kpgt355qq0uaqoj2ple629dl4-5880qso8jio78djpx5mzbqcfu 192.168.0.103:2377
To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.
Проверяем его состояние:
docker node ls
Если все работает правильно, вы должны увидеть следующий вывод:
ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS
iwjtf6u951g7rpx6ugkty3ksa * Manager-Node Ready Active Leader
Проверка статуса Docker Swarm Cluster осуществляется следующим образом:
code> docker info
Вывод должен быть следующим:
Containers: 0
Running: 0
Paused: 0
Stopped: 0
Images: 0
Server Version: 17.09.0-ce
Storage Driver: overlay2
Backing Filesystem: extfs
Supports d_type: true
Native Overlay Diff: true
Logging Driver: json-file
Cgroup Driver: cgroupfs
Plugins:
Volume: local
Network: bridge host macvlan null overlay
Log: awslogs fluentd gcplogs gelf journald json-file logentries splunk syslog
Swarm: active
NodeID: iwjtf6u951g7rpx6ugkty3ksa
Is Manager: true
ClusterID: fo24c1dvp7ent771rhrjhplnu
Managers: 1
Nodes: 1
Orchestration:
Task History Retention Limit: 5
Raft:
Snapshot Interval: 10000
Number of Old Snapshots to Retain: 0
Heartbeat Tick: 1
Election Tick: 3
Dispatcher:
Heartbeat Period: 5 seconds
CA Configuration:
Expiry Duration: 3 months
Force Rotate: 0
Autolock Managers: false
Root Rotation In Progress: false
Node Address: 192.168.0.103
Manager Addresses:
192.168.0.103:2377
Runtimes: runc
Default Runtime: runc
Init Binary: docker-init
containerd version: 06b9cb35161009dcb7123345749fef02f7cea8e0
runc version: 3f2f8b84a77f73d38244dd690525642a72156c64
init version: 949e6fa
Security Options:
apparmor
seccomp
Profile: default
Kernel Version: 4.4.0-45-generic
Operating System: Ubuntu 16.04.1 LTS
OSType: linux
Architecture: x86_64
CPUs: 1
Total Memory: 992.5MiB
Name: Manager-Node
ID: R5H4:JL3F:OXVI:NLNY:76MV:5FJU:XMVM:SCJG:VIL5:ISG4:YSDZ:KUV4
Docker Root Dir: /var/lib/docker
Debug Mode (client): false
Debug Mode (server): false
Registry: https://index.docker.io/v1/
Experimental: false
Insecure Registries:
127.0.0.0/8
Live Restore Enabled: false
Узел теперь настроен правильно, пришло время добавить его в Swarm Cluster. Сначала скопируйте вывод команды «swarm init» из вывода результата выше, а затем вставьте этот вывод в рабочий узел для присоединения к Swarm Cluster:
docker swarm join --token SWMTKN-1-5p5f6p6tv1cmjzq9ntx3zmck9kpgt355qq0uaqoj2ple629dl4-5880qso8jio78djpx5mzbqcfu 192.168.0.103:2377
Вы должны увидеть следующий вывод:
This node joined a swarm as a worker.
Теперь выполните следующую команду для вывода списка рабочего узла:
docker node ls
Вы должны увидеть информацию следующего вида:
ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS
iwjtf6u951g7rpx6ugkty3ksa * Manager-Node Ready Active Leader
snrfyhi8pcleagnbs08g6nnmp Worker-Node Ready Active
Docker Swarm Cluster запущен и работает, теперь можно запустить веб-сервис в Docker Swarm Mode. За счет следующей строки кода выполнится развертывание службы веб-сервера:
docker service create --name webserver -p 80:80 httpd
Приведенная выше строка создаст контейнер веб-сервера Apache и сопоставит его с 80 портом, позволив иметь полный доступ к необходимому веб-серверу Apache из удаленной системы. Теперь запускаем проверку работающего сервиса с помощью команды:
docker service ls
Вы должны увидеть следующий вывод:
ID NAME
MODE REPLICAS IMAGE PORTS
nnt7i1lipo0h webserver replicated 0/1 apache:latest *:80->80/tcp
Запустите службу масштабирования веб-сервера с помощью строки:
docker service scale webserver = 2
А также проверьте состояние с помощью команды:
docker service ps webserver
Вы должны увидеть следующий вывод:
ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR PORTS
7roily9zpjvq webserver.1 httpd:latest Worker-Node Running Preparing about a minute ago
r7nzo325cu73 webserver.2 httpd:latest Manager-Node Running Preparing 58 seconds ago
Веб-сервер Apache работает. Теперь вы можете получить доступ к веб-серверу:
Служба веб-сервера Apache теперь распределена по двум узлам. Docker Swarm обеспечивает доступность вашего сервиса. Если веб-сервер отключается на рабочем узле, то новый контейнер будет запущен на узле менеджера. Для проверки доступности следует остановить службу Docker на рабочем узле:
sudo systemctl stop docker
Запустите службу веб-сервера с помощью команды:
docker service ps webserver
Вы должны увидеть следующую информацию:
ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR PORTS
ia2qc8a5f5n4 webserver.1 httpd:latest Manager-Node Ready Ready 1 second ago
7roily9zpjvq \_ webserver.1 httpd:latest Worker-Node Shutdown Running 15 seconds ago r7nzo325cu73 webserver.2 httpd:latest Manager-Node Running Running 23 minutes ago
С помощью данной статьи, вы смогли установить и настроить кластер Docker Swarm для ОС Ubuntu 16.04. Теперь вы можете легко масштабировать свое приложение в кластере до тысячи узлов и пятидесяти тысяч контейнеров без существенной потери производительности.
Cron - это демон планирования, который выполняет задачи с заданными интервалами. Эти задачи называются заданиями cron и в основном используются для автоматизации обслуживания или администрирования системы.
Например, вы можете установить задание cron для автоматизации повторяющихся задач, таких как резервное копирование баз данных или данных, обновление системы последними обновлениями безопасности, проверка использования дискового пространства, отправка электронных писем, перезагрузка сервера и так далее. В некоторых приложениях, таких как Drupal или Magento, для выполнения определенных задач требуются задания cron.
Задания cron могут быть запланированы по минуте, часу, дню месяца, месяцу, дню недели или любой их комбинации.
Про Linux за 5 минут